智能運(yùn)維（AIOps）技術(shù)具有以下特點(diǎn)：
機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)集成：智能操作和維護(hù)集成了大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，并從大量的操作和維護(hù)數(shù)據(jù)中自動(dòng)實(shí)時(shí)或離線分析。
免費(fèi)試用：點(diǎn)我開通試用
異常檢測和根因分析：通過算法集成標(biāo)準(zhǔn)對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行定義和檢查。例如，微眾銀行在其AIOPS實(shí)踐中采用了這種方法。
實(shí)用性和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性：強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)分析和響應(yīng)，取決于海量數(shù)據(jù)的收集和解決，可以快速識(shí)別和響應(yīng)系統(tǒng)中的異?，F(xiàn)象。
提高自動(dòng)化和效率：根據(jù)自動(dòng)化運(yùn)維過程，提高運(yùn)維效率和精度，降低人為錯(cuò)誤的概率。
可擴(kuò)展性和靈活性:處理數(shù)據(jù)適用于松耦合和可擴(kuò)展性，適應(yīng)瞬息萬變的IT環(huán)境和需求。
多方面應(yīng)用：涉及從異常指標(biāo)識(shí)別到故障追溯等多個(gè)操作和維護(hù)場景，包括體積預(yù)測和事件預(yù)測。
深度整合：智能運(yùn)維不僅涉及技術(shù)改進(jìn)，還包括與組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)維工具的深度整合。
在我國，智能運(yùn)維技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，關(guān)鍵情況如下：
業(yè)務(wù)智能運(yùn)維：在智能運(yùn)維系統(tǒng)的探索和實(shí)踐中，我國移動(dòng)專注于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和多樣化的數(shù)據(jù)分析能力。這包括客戶體驗(yàn)監(jiān)控、應(yīng)用性能監(jiān)控、中間件監(jiān)控、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、智能分析和智能報(bào)警等核心能力。
故障自愈：通過自動(dòng)解決服務(wù)，智能操作和維護(hù)可能出現(xiàn)異?；蚬收希⑴懦詣?dòng)故障。這包括智能報(bào)警收斂分析、自動(dòng)維修操作、自動(dòng)步驟結(jié)算等服務(wù)。
預(yù)警：利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來可能發(fā)生的特定事情，如異常預(yù)測和體積預(yù)測。這有助于企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的容量規(guī)劃和系統(tǒng)的前瞻性維護(hù)。
效率提升：在保證異常檢測、根因分析、故障自愈等步驟準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上，合理配置資源和系統(tǒng)性能。這包括智能擴(kuò)展、智能調(diào)度、低碳節(jié)能等改進(jìn)方法。
這一特點(diǎn)一起定義了智能運(yùn)維的核心能力，成為提高IT運(yùn)維效率和可靠性的關(guān)鍵工具
